李開復：10年後人工智慧將取代世界上50%工作

創新工場CEO李開復今日做了一場關於《我不是李開復，我是人工智慧》的演講，李開復在這個演講中指出，人工智慧其實已經無所不在，人類的工作會越來越容易。

李開復：10年後人工智慧將取代世界上50%工作

李開復指出，每個APP背後都是深度學習或演算法。深度學習今天進入了一個接近井噴式的應用時代。其最看好的領域，短期可能是金融，中期肯定是醫療，長期就是無人駕駛。

隨著人工智慧的發展，未來人工智慧不是「模仿人類」，而通常是「遠超人類」。

李開復預測，10年後，人工智慧將取代世界上50%的工作，包括翻譯、記者、助理、保安、司機、銷售、客服、交易員、會計、保姆等工作。

人工智慧創業最核心的問題是科學家，人最適合做人工智慧。李開復認為，年輕人適合做人工智慧，年輕人數量多、數學好、努力刻苦，會成世界的人工智慧大軍。

李開復同時告誡說，創業者太自私，但最自私的是BAT，BAT有大量的數據，但不要指望BAT幫創業者做什麼。要做人工智慧只有自己把數據搞定。

以下是李開復演講實錄：

李開復：我姓人，名叫人工智慧，我不是你們常看到的偽科學家。

我1956年出生在美國，經歷過三次波折。我的成長過程非常坎坷，每次似乎我做出什麼東西，世界就罵我騙子，罵了兩次，現在我終於出頭了。

大數據超越所有大腦 工作會越來越容易

2010年三位偉大的科學家發明了一個技術叫做深度學習，深度學習構成了我今天的大腦。深度學習就是你把數字輸進去，然後經過各種計算產生的東西。

五年之後可看到圍棋，包括你們明天要玩的德州撲克沒有人打得過人工智慧。現在，人工智慧戰勝了世界冠軍，包括聽覺識別，我的能力也超過了你們。

這個代表著，如果我識別人臉超過了你們，如果我的聽覺超過了你們，你們就失業了。人工智慧不只是說要取代人類，而是遠遠的超過人類。

比如說一個很好的人臉識別可以識別55萬張圖片，一個阿爾法狗打了幾億盤的圍棋達到今天的智能，你們有人能夠下幾億盤的圍棋嗎！

所以大數據超越了所有的大腦，你們的工作會越來越容易。

人工智慧其實已經無所不在，打開你的手機，每個APP裡面都是人工智慧。

我們發現，蔡文勝先生做了美圖之後越來越美了，就像李開復先生做了人工智慧越來越聰明了一樣。

人工智慧短期看金融 長期是無人駕駛

你們認為今日頭條就是新聞APP嗎，今日頭條是微軟研究院出來的一大批超級人工智慧大腦，有十幾人的人工智慧團隊，他們在用人工智慧的方法做智能化的新聞和視頻內容的排序。

為什麼淘寶里每次推的產品都是你想買的，為什麼你看美團裡面每道菜都是你想吃的，滴滴為什麼派一個最好的司機給你，讓你有最高滿意度，你說這個不就是很好的大數據演算法嗎？

其實不是的。因為我的大腦是深度學習，每個APP背後都是深度學習或演算法。當然BAT更不用說，也有新的應用，比如說百度的度秘等，舊的應用新的應用都在被我征服的過程當中。

深度學習今天進入了一個接近井噴式的應用時代，我們可以看到他的潛力，但是他還沒有普遍在世界上使用。深度學習就是今天的大腦，我的大腦還會不斷的升級，未來還有增強學習。

我最看好的領域，短期可能是金融，中期肯定是醫療，長期就是無人駕駛。

短期為什麼是金融？金融錢最快量最多最容易投資進去，金融數據無摩擦不生產沒有配送；

中期為什麼是醫療？任何人工智慧只能取代低端的事情，在座如果有朋友或者孩子想要讀醫科，知道哪些醫科最被容易取代嗎？

應該是心理學，或者做的最深的腦科，最容易取代的是放射醫療，尤其是影像放射醫療，因為我們人臉識別已經超越人類了，腫瘤識別還會晚嗎？

醫生的信息不暢通，還有海量新的發明產生，醫生絕對跟不上。即便一個好的醫生不可能跟得進新的技術，所以醫學領域會有巨大的突破。

長期肯定是無人駕駛。我買了一輛車可以幫我開上路，或者幫我停車，這個不是無人駕駛。無人駕駛就是未來不買車了。

我們為什麼不買車，96%時間車都會停著，所以車不用買了。你要去什麼地方一輛車來了，帶你去那個地方，等待零秒鐘滴滴這個未來電動共享經濟的無人駕駛，將改變我們買車習慣。

車輛變少了，車不那麼擁擠了，不會再交通擁堵了，而且空氣變好了，所以對人類的影響特別巨大。整個GDP的影響一定是10%左右的數量級。

但是更重要的是，人類工作的10%會被無人駕駛取代。所以這個影響是改變所有的出行、運輸、配送方式的，一切都會被無人駕駛給替代掉。

但是長期我們需要十年的時間。最重要的因素不是技術不夠好，而是各種法律人文倫理問題。

人適合做人工智慧

為什麼我講這麼多，把弱點暴露，因為我需要人支持。人適合做人工智慧，年輕人適合做人工智慧，年輕人數量多、數學好、努力刻苦，會成世界的人工智慧大軍。

而且，的傳統企業非常落後，隨便做一個演算法就會比保險公司好很多倍，在要賺10億人民幣，省10億人民幣或者掙10億人民幣相對簡單。

很多互聯網公司一旦到上千萬的用戶規模可能需要考慮用人工智慧了，因為那麼多的數據不用多可惜。所以，希望成為人工智慧最大的發展地，雖然今天美國在技術上遠遠更領先。

既然跟你們說了這麼多，我講一下我的弱點，我不是萬能，我的成功需要一個條件——海量數據，今天，沒有海量的數據就沒有戲。

人工智慧不是一個平台不是每個工程師可以用的，需要頂尖的科學家。大數據只能在一個領域工作，跨領域就沒有戲。旅遊大數據不要想著做餐飲，每個領域需要重新訓練。

還有我想提醒一下，你們在座有些人認為計算機視覺就是無人駕駛嗎？不是，它是一個超級大的工程，人類發明第一台智能手機花了多長時間？

汽車要比他複雜很多。幾個計算機視覺工程師，1億美金的估值，這個天方夜譚你們不要被忽悠了。

這樣的一個團隊需要多少個方面的功能，控制學、汽車零件、視覺、激光雷達、雲端、有的還有高清地圖。

有地圖沒有地圖，在晚上怎麼處理燈光等等，這個是一個超級完美豪華的團隊，這個團隊燒錢燒的特別狠，所以投資的時候謹慎一點。

當前家用機器人能力太差了

家用機器人我們不要提了，這個能力太差了。一個IPAD放胸口就是機器人，腳能夠走嗎？他能跟你交流嗎？講三句話會讓你覺得傻。

凡是領先技術，一定是先從商業使用種驗證了技術才把價錢降下來，進入家裡。所以，你們誰投了家庭機器人，尤其有眼睛有耳朵長得像一個人，有手有腳，器官越多越沒戲，長的如果像音響還有一點可能。

語音識別，這個是開復先生多年前的一個小小貢獻。其實，我聽懂講的每個字不代表聽懂了意思，甚至把英文翻譯成中文，中文翻譯成英文還是沒有搞懂。你們不要看科大迅飛的演講說懂得語音了，他一點不懂，他只能把音變成字，字變成音。

你問他講什麼，一個字不懂。所以，語音識別還是要做更好。語音識別是所有技術裡面最不成熟的。當我看到一個一個的計劃非常擔憂，99%很多會死掉。

自然語言理解沒有完全被克服，自然語言理解到平台化使用還有十萬八千里，所以你們如果投了這個項目，好好考慮一下。

醫療數據非常封閉，不能分享的。所以沒有這個做什麼AI。人臉識別，居然有四個接近獨角獸的公司，這個合理嗎？

很多人創業說做人工智慧平台，你有什麼資格做平台，BAT不做平台你做平台有戲嗎？所以我們聽創業者忽悠的時候各位當心了。

不要指望BAT幫我們做什麼

人工智慧創業最核心的問題是科學家，移動互聯網創業最核心的是產品經理，產品經理懂不懂市場懂不懂用戶，所以理想主義的這種創業，失敗的概率非常大，除非好的團隊合作夥伴。

你們知道用什麼人適合嗎？你們一個一個挖各種名校的教授，而且挖的很老不會編程沒有什麼用，你們挖的團隊就是懂變現的人工智慧，科學家不但不懂用戶市場還不懂變現掙錢，最好找那些已經懂的。

創業者太自私，但是最自私的是BAT，BAT他們大量的數據，但是他們沒有生態系統，什麼數據你進去不會給你看。

什麼人進去也不會出來的，高薪養著他們，審度平台的都是內部使用，所以不要指望BAT幫我們做什麼，在美國的BAT也是這樣的。

你要做人工智慧只有自己把數據搞定，還有你們太窮，你們習慣了移動互聯網幾百萬創業，人工智慧創業你的投資沒有幾千萬很難搞定，有幾千萬這麼多錢這麼大風險值得嗎？

還有你們太心急了，因為AI本身不是一個新的業務，你們做移動互聯網做多了，都認為要滾動用戶爆髮式成長，創業不斷迭代試錯，這些東西在AI都是落後的。

因為AI本身就是技術。大家對於AI希望太高了，你們認為把錢放進去就會像滴滴摩拜那樣，但是AI幾乎沒有太多的機會。

互聯網創業是誰來創的，APP創業是產品經理創的，O2O是落地掃街的一批人，還有一些後台的人，AI是AI科學家。

所以AI創業很困難，因為AI創業要把兩個完全不同思維，而且成天價值觀不一樣每天打架的人放在一起。

前兩個容易，做APP的時代產品經理認識幾個工程師，但是AI時代這兩個人很難放在一起，所以非常困難。

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